暂态稳定预测

作品数：32被引量：331H指数：11
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基于SCSC-Swin Transformer的电力系统暂态稳定预测方法被引量：1
《电子测量技术》2024年第22期120-128,共9页刘文胜 荣娜 李宏伟 周洪才 张异浩 
贵州省科技支撑计划项目([2023]290);贵州省科技支撑计划项目([2023]329);贵州省科学技术基金(黔科合基础-ZK[2021]一般277);贵州省优秀青年科技人才项目(黔科合平台人才[2021]5645)资助。
现代电力系统在遭受扰动后,失稳模式呈现多样化,迫切需要准确识别不同的失稳模式,以采取相应的控制措施避免造成较大损失,因此本文提出一种基于改进Swin Transformer的电力系统暂态稳定评估方法。首先,通过时域仿真采集电力系统受扰后...
关键词：暂态稳定预测 空间跨尺度卷积模块 失稳模式 Swin Transformer 数据驱动 
结合噪声滤波的电力系统暂态稳定预测
《智慧电力》2024年第7期32-39,共8页刘颂凯 党喜 陈萍 周倩 杨超 王秋杰 张雅婷 
国家自然科学基金资助项目(52307109);湖北省自然科学基金项目(2022CFB825)。
为了解决电力系统实际运行过程中存在大量的输出噪声,提出了一种结合噪声滤波的电力系统暂态稳定预测框架。本框架基于最优样本选择(OSS)方法和覆盖距离(CD)结合生成的覆盖距离滤波器(CDF)进行噪声滤波,然后使用轻量级梯度提升机(LightG...
关键词：噪声滤波 LightGBM 暂态稳定 电力系统 数据驱动 
采用多层次特征融合SPP-net的暂态稳定多任务预测被引量：8
《控制与决策》2022年第5期1279-1288,共10页陈庆超 韩松 毛钧毅 
国家自然科学基金项目(51567006);贵州省普通高等高校科技拔尖人才支持计划项目(2018036);贵州省科学技术基金项目(黔科合基础[2019]1100);贵州省科技创新人才团队项目([2018]5615)。
为提升基于卷积神经网络(CNN)的电力系统暂态稳定预测性能并呈现更全面的预测结果,提出一种基于多层次特征融合空间金字塔池化网络(MSPP-net)的暂态稳定多任务预测方法.首先,通过同步相量测量装置(PMUs)获取故障清除后各发电机功角、机...
关键词：多层次特征融合 空间金字塔池化网络 暂态稳定预测 多任务预测 卷积神经网络 
基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测被引量：23
《中国电机工程学报》2021年第15期5107-5118,共12页汤奕 崔晗 党杰 
国家自然科学基金项目(51877037);国家电网公司华中分部科技项目(适应大规模强稀疏性新能源接入的受端电网特性分析与运行控制技术研究)。
从数据驱动的角度研究暂稳预测问题存在模型变迁和样本匮乏的困扰。针对该问题提出了一种基于继承思想的暂态功角稳定预测方法,该方法适用于暂稳数据增量或暂稳镜像变化的电网过渡阶段,填补了现有预测方法的空缺区间。分别针对电力系统...
关键词：暂态稳定预测 时变电力系统 继承思想 增量学习 迁移学习 
基于深度残差网络的电力系统暂态稳定预测被引量：4
《计算机仿真》2021年第2期77-81,共5页孙翠清 徐向阳 
电力系统稳定性预测存在映射维度不匹配的问题,导致预测精准性下降,提出基于深度残差网络发热暂态稳定预测方法。将残差单元融入深度残差网络,利用跨层短连接的恒等映射与残差函数,完成线性映射到非线性映射的转换,根据输入特征维度,架...
关键词：深度残差网络 电力系统 暂态稳定预测 激活函数 残差单元 
基于迁移学习的电力系统暂态稳定自适应预测被引量：50
《电网技术》2020年第6期2196-2203,共8页张若愚 吴俊勇 李宝琴 邵美阳 
国家重点研发计划项目(2018YFB0904500);国家电网有限公司科技项目(SGLNDK00KJJS1800236)。
基于人工智能的电力系统暂态稳定预测,通常需要用离线生成的大量暂稳样本对预测模型进行训练,然后根据系统的实时响应进行在线预测。但当系统的运行方式和拓扑结构发生较大变化时,预测模型的精度会显著下降,亟需一种能跟踪系统变化的自...
关键词：迁移学习 深度学习 卷积神经网络 电力系统 暂态稳定预测 
基于XGBoost的电力系统暂态稳定预测方法被引量：57
《电网技术》2020年第3期1026-1034,共9页陈明华 刘群英 张家枢 陈树恒 张昌华 
国家自然科学基金(No.51677020);中国博士后基金(No.2015M572457);中央高校基本业务费(No.ZYGX2016J209).
目前,基于人工智能法对电力系统进行暂态稳定预测,是通过对电力系统中相量测量单元(phasormeasurement unit,PMU)采集的大量样本离线训练,得到一个分类器,而预测模型往往是一个"黑箱"模型,使得模型解释型较差。根据电力系统故障中发电...
关键词：PMU 暂态稳定预测 XGBoost模型 特征重要度 模型解释 
基于数据增强和深度残差网络的电力系统暂态稳定预测被引量：28
《中国电力》2020年第1期22-31,共10页周艳真 查显煜 兰健 郭庆来 孙宏斌 薛峰 王胜明 
国家电网公司科技项目（综合机器学习和安全稳定量化分析的在线安全稳定分析技术研究）
针对传统数据驱动的电力系统暂态稳定分析方法中,较少考虑输入数据存在噪声和信息缺失后对预测模型性能的影响问题,提出一种基于数据增强和深度残差网络的暂态稳定预测方法。首先,考虑噪声和信息缺失情况,对原始训练数据进行扩充;然后,...
关键词：暂态稳定 深度学习 深度残差网络 数据增强 电力系统 噪声 信息缺失 
基于神经网络预测校核的暂态稳定预防控制被引量：29
《电网技术》2018年第12期4076-4082,共7页杨跃 刘友波 刘俊勇 黄震 刘挺坚 邱高 
国家自然科学基金资助项目(51437003)~~
针对电力系统稳定预防控制在线计算的复杂性,提出一种基于神经网络预测校核的在线预防控制决策方法。利用神经网络构建有功出力控制变量与暂稳TSI指标之间的映射关系,基于发电机有功输入实现数据驱动下的暂态稳定快速预测,取代基于微分...
关键词：暂态稳定预测 在线预防控制 神经网络 发电再调度 
基于两阶段支持向量机的电力系统暂态稳定预测及预防控制被引量：53
《中国电机工程学报》2018年第1期137-147,共11页周艳真 吴俊勇 冀鲁豫 于之虹 郝亮亮 
国家自然科学基金项目(51577009)~~
针对数据驱动的电力系统暂稳分析，考虑到安全域概念下的暂稳预测和预防控制对输入特征的不同要求，以及充分兼顾数据挖掘模型的直观性与准确性，该文提出两阶段支持向量机用于暂稳预测及预防控制。在第一阶段，采用可控特征和直观模型...
关键词：暂态稳定预测 预防控制 两阶段 支持向量机 特征选择 样本筛选 数据挖掘 
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